運用AI的「業務系統開發」新常識 — 實現符合貴公司業務流程、兼具速度與品質的應用程式開發
Rubina軟體集團活用其獨有的AI驅動開發流程，透過內部開發並正式運行作為業務基礎的人力資源管理應用程式及客戶關係管理應用程式，自行驗證了AI驅動開發的有效性。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月8日 21:00
- 🔍 收集: 2026年5月8日 12:32
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月8日 12:44（收集後12分鐘）
Rubina軟體集團特此宣布，透過活用其獨有的AI驅動開發流程，並將人力資源管理應用程式及客戶關係管理應用程式作為業務基礎進行內部開發與正式運行，已成功驗證了AI驅動開發的有效性。
這項舉措是將生成式AI融入開發流程本身，以短時間、高品質構建業務系統。其一大特色是，它不僅僅停留在演示或驗證階段，而是作為在實際業務環境中持續運行的業務系統加以實施。
本公告特別希望引起以下群體的關注：正考慮業務系統內部化或更新改造的中堅企業的數位轉型推動部門，以及希望將AI功能整合到自家產品中的產品開發企業。
**背景：為何現今AI的「實施能力」備受考驗？**
生成式AI問世至今不過數年。AI已從「熱門技術」演變為「商業武器」，全球範圍內開發速度飛躍提升，業務流程也正在重新設計。
另一方面，日本企業對AI的運用，不少案例未能應用到實際生產環境中。
根據矢野經濟研究所的調查，儘管截至2025年，國內約43.4%的企業已開始運用生成式AI，但仍有許多企業停留在討論階段。（※）
其背後存在以下實際層面的問題：
- 對於生產環境中品質與安全性的擔憂
- 難以評估供應商的執行能力
- 因AI人才短缺導致的內部開發困難
- 速度與風險之間的權衡
因此，許多企業在超越「討論」、「驗證」階段，邁向「實施」時面臨挑戰。
**Rubina軟體的努力**
Rubina軟體所做的，並非將AI僅作為輔助工具進行開發。在需求定義階段，由人類負責人員整理和定義企業面臨的問題；從基本設計、詳細設計、架構設計、UI設計，乃至於編碼、測試、CI/CD，我們在整個開發流程中採用了AI整合的開發方法。透過此方式，我們同時實現了開發效率的提升與品質的改善，並實現了更深入符合企業業務流程的應用程式開發。
AI主要在編碼、測試、文件製作等實施與驗證領域提供支援，並有助於設計內容的具體化和實施流程精準度的提高。這使得人類能夠轉向專注於上游流程，例如與客戶的對話、深入挖掘問題以及構建設計解決方案。此外，人類也負責從宏觀角度確保整個系統的一致性和品質，得以專注於整體層面的品質管理。
如此一來，開發中人與AI的角色分工變得更加明確，AI承擔執行與支援領域，而人類則專注於需求定義和設計等本質性的決策，實現了這樣的結構。
過去，業務系統一直側重於「透過套件標準化」。採用標準業務流程以實現整體優化的方法具有一定的合理性，但同時也存在難以充分反映各企業文化和競爭力來源的獨特性的問題。
AI驅動新開發的核心在於將開發的重心從「實施」轉移到「業務理解」，進一步轉移到「提升企業競爭力的系統開發」。透過AI承擔實施和驗證，人類能夠專注於需求定義，將業務流程和決策過程等未手冊化的現場知識反映到設計中。這使得企業能夠實現將系統適應於自身獨特業務流程、而非將業務迎合套件標準的、原本應有的系統建構，並以切實的成本和速度實現。
此外，我們公司不僅將AI作為提高實施效率的手段，還將其作為驗證現行業務流程的妥當性，並共同設計理想業務形態的合作夥伴。我們的目標不是簡單地將現行業務系統化，而是透過與AI的對話來優化業務流程本身，並在此基礎上構建系統。這就是我們所設想的AI驅動型開發。
**實施成果**
**人力資源管理應用程式**
透過在整個開發流程中運用AI，我們在短時間內構建了整合考勤管理、績效評估和招聘管理功能的人力資源管理應用程式。該應用程式並未在驗證實驗階段結束，而是已遷移至生產環境並持續運行中。這實現了開發工時的削減並確保了發布後的品質（※根據本公司估算）。
AI構建的人力資源應用程式畫面
在設計方面，我們根據內部業務流程訪談，以原創的設計理念進行了UI/UX設計，並針對各國的
這項舉措是將生成式AI融入開發流程本身，以短時間、高品質構建業務系統。其一大特色是，它不僅僅停留在演示或驗證階段，而是作為在實際業務環境中持續運行的業務系統加以實施。
本公告特別希望引起以下群體的關注：正考慮業務系統內部化或更新改造的中堅企業的數位轉型推動部門，以及希望將AI功能整合到自家產品中的產品開發企業。
**背景：為何現今AI的「實施能力」備受考驗？**
生成式AI問世至今不過數年。AI已從「熱門技術」演變為「商業武器」，全球範圍內開發速度飛躍提升，業務流程也正在重新設計。
另一方面，日本企業對AI的運用，不少案例未能應用到實際生產環境中。
根據矢野經濟研究所的調查，儘管截至2025年，國內約43.4%的企業已開始運用生成式AI，但仍有許多企業停留在討論階段。（※）
其背後存在以下實際層面的問題：
- 對於生產環境中品質與安全性的擔憂
- 難以評估供應商的執行能力
- 因AI人才短缺導致的內部開發困難
- 速度與風險之間的權衡
因此，許多企業在超越「討論」、「驗證」階段，邁向「實施」時面臨挑戰。
**Rubina軟體的努力**
Rubina軟體所做的，並非將AI僅作為輔助工具進行開發。在需求定義階段，由人類負責人員整理和定義企業面臨的問題；從基本設計、詳細設計、架構設計、UI設計，乃至於編碼、測試、CI/CD，我們在整個開發流程中採用了AI整合的開發方法。透過此方式，我們同時實現了開發效率的提升與品質的改善，並實現了更深入符合企業業務流程的應用程式開發。
AI主要在編碼、測試、文件製作等實施與驗證領域提供支援，並有助於設計內容的具體化和實施流程精準度的提高。這使得人類能夠轉向專注於上游流程，例如與客戶的對話、深入挖掘問題以及構建設計解決方案。此外，人類也負責從宏觀角度確保整個系統的一致性和品質，得以專注於整體層面的品質管理。
如此一來，開發中人與AI的角色分工變得更加明確，AI承擔執行與支援領域，而人類則專注於需求定義和設計等本質性的決策，實現了這樣的結構。
過去，業務系統一直側重於「透過套件標準化」。採用標準業務流程以實現整體優化的方法具有一定的合理性，但同時也存在難以充分反映各企業文化和競爭力來源的獨特性的問題。
AI驅動新開發的核心在於將開發的重心從「實施」轉移到「業務理解」，進一步轉移到「提升企業競爭力的系統開發」。透過AI承擔實施和驗證，人類能夠專注於需求定義，將業務流程和決策過程等未手冊化的現場知識反映到設計中。這使得企業能夠實現將系統適應於自身獨特業務流程、而非將業務迎合套件標準的、原本應有的系統建構，並以切實的成本和速度實現。
此外，我們公司不僅將AI作為提高實施效率的手段，還將其作為驗證現行業務流程的妥當性，並共同設計理想業務形態的合作夥伴。我們的目標不是簡單地將現行業務系統化，而是透過與AI的對話來優化業務流程本身，並在此基礎上構建系統。這就是我們所設想的AI驅動型開發。
**實施成果**
**人力資源管理應用程式**
透過在整個開發流程中運用AI，我們在短時間內構建了整合考勤管理、績效評估和招聘管理功能的人力資源管理應用程式。該應用程式並未在驗證實驗階段結束，而是已遷移至生產環境並持續運行中。這實現了開發工時的削減並確保了發布後的品質（※根據本公司估算）。
AI構建的人力資源應用程式畫面
在設計方面，我們根據內部業務流程訪談，以原創的設計理念進行了UI/UX設計，並針對各國的